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召回策略中内置了多种召回方式，您可根据自己场景选择。 基于综合行为热度推荐 基于综合行为热度推荐统计用户对物品所有行为的加权热度。如果选择用户分群，将生成每个分组的热度推荐；如果不选择，将生成全局热度推荐。 表1 基于综合行为热度推参数说明 参数名称 说明 名称 策略名称，由中文
描述 HOT_REC_OFFLINE_CANDIDATES CANDIDATES_SET 特定行为热度推荐算法生成的候选集。 基于综合行为热度推荐 基于综合行为热度推荐与基于特定行为热度推荐的召回原理大体相同，不同点是用统计几种行为的加权热度代替了特定行为热度。 表4 参数说明 参数名称
电商或者视频网站首页的排行榜或者畅销榜等。 上述推荐场景在RES的自定义场景通过简单配置和计算，即可完成典型的热度推荐功能，通过RES内置综合行为热度排序算法，使用户能够快速够获取到时下最流行的信息。 开始使用样例前，请仔细阅读准备工作罗列的要求，提前完成准备工作。 准备工作 已
数据质量管理 数据结构 数据导入 数据探索 父主题： 数据源管理
什么是推荐系统 推荐系统（Recommender System，简称RES） ，基于华为大数据和人工智能技术，提供推荐平台和算法服务，并帮助企业构建个性化推荐应用，助力提升网站/APP的点击率、留存率和用户体验。 RES优势 开放式推荐 提供完整的推荐平台和原子推荐算法，不绑定客
）统计。 点击率权重：当同时选择点击率预估和综合排序进行重排序时，汇总分数时点击率相关得分的权重值。 综合排序权重：当同时选择点击率预估和综合排序进行重排序时，汇总分数时综合排序相关得分的权重值。 融合方式：当同时选择点击率预估和综合排序进行重排序时，汇总分数时的统计方式。根据数
相关物品的过滤。 特征工程 特征工程常用于对原始数据进行特征挖掘的处理，形成的结果用于排序策略的训练。 排序策略 排序策略利用CTR预估或综合性计算的算法给候选集做打分。 在线服务 在线服务应用于做线上推荐，每个服务之间是独立的。即根据不同的离线计算得到的候选集以及相关参数，提供不同的推荐服务。
behavior_gravity 否 BehaviorGravity object 重力衰减因子（综合行为热度召回作业需要提供此参数）。 category 否 Category object 类别（综合行为热度召回作业需要提供此参数）。 behavior_logic 否 String 行为
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Moment Estimation，即梯度的均值）和二阶矩估计（Second Moment Estimation，即梯度的未中心化的方差）进行综合考虑，依次计算出更新步长。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。
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behavior_gravity BehaviorGravity object 重力衰减因子（综合行为热度召回作业需要提供此参数）。 category Category object 类别（综合行为热度召回作业需要提供此参数）。 behavior_logic String 行为逻辑过滤（历史行为过滤作业需提供此参数）：
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逻辑，通过启动离线计算任务进行候选推荐结果集的生成。 各个召回策略的详细参数设置和输入输出请单击下方链接查看。 基于特定行为热度推荐 基于综合行为热度推荐 基于物品的协同过滤推荐 基于用户的协同过滤推荐 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐 业务规则-基于历史行为记忆生成候选集 业务规则-人工导入
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